Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами.
Одним из основных принципов контроля качества при помощи статистических методов является стремление повысить качество продукции, осуществляя контроль на различных этапах производственного процесса.
Применение статистических методов – весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов (табл. 11).
Все статистические методы базируются на понятии разброса. Применение на рабочем месте статистических методов для контроля за разбросом параметров изготавливаемого изделия является представлением в графическом виде простых для понимания статистических величин, характеризующих разброс.
Оценка разброса данных часто дает возможность понять характер процесса. Если разброс данных мал, можно ослабить контроль, если велик – это следует воспринимать как сигнал к необходимости регулирования процесса для повышения его стабильности, повышения качества исходных материалов, выявления и устранения неполадок оборудования и пр. Собранные данные могут быть использованы не только для принятия решений в момент их получения и анализа, но и для оценки различных проблем, рассматриваемых в течение более долгого срока, например, в течение месяца или года.
Статистические методы являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа. Таким образом, можно добиться полной картины о возможных причинах проблем. Устанавливаются приоритеты и на основе фактов принимаются решения.
Статистические методы классифицируют по признаку общности на три основные группы (предложенная классификация не является исчерпывающей):
|
|
1. Графические методы (так называемые «семь инструментов контроля качества»):
1.1. Контрольные листки, позволяющие усовершенствовать процесс сбора данных и упорядочить данные для облегчения их дальнейшего использования.
1.2. Диаграммы Парето, позволяющие выяснить причины появления немногочисленных существенно важных дефектов и сосредоточить усилия на ликвидации именно этих причин. С помощью диаграмм Парето анализируют виды брака, суммы потерь от брака, затраты времени и материальных средств на его использование, содержание рекламаций и затраты, связанные с рекламациями, число случаев поломок. Диаграммы Парето используются также для анализа временных факторов, себестоимости, безопасности труда, спроса на разные виды продукции, для определения эффективности мероприятий по устранению причин возникновения дефектов.
1.3. Диаграммы причин и результатов (диаграмма Исикавы), показывающие отношение между показателем качества и воздействующими на него факторами. Использование диаграмм Исикавы эффективно при решении вопросов обеспечения качества продукции, повышения производительности труда, разработки рационализаторских предложений, повышения эффективности использования оборудования, совершенствования техники безопасности, разработки и внедрения стандартов на технологические операции и др.
1.4. Гистограммы, отражающие условия процесса за период, в течение которого были получены данные. Сравнение вида распределения гистограммы с контрольными нормативами дает важную информацию для управления процессом. Гистограммы удобны при составлении месячных отчетов о качестве выпускаемой продукции, о результатах технического контроля, при демонстрации изменения уровня качества по месяцам и т.д.
|
|
1.5. Диаграммы рассеяния, позволяющие выявить причинно-следственные связи показателей качества и влияющих факторов при анализе диаграммы Исикавы. Диаграмма рассеяния (разброса) строится как график зависимости между двумя переменными х и у.
1.6. Контрольные карты, позволяющие отделить вариации показателя качества, обусловленные определенными причинами, от вариаций, обусловленных случайными причинами. Контрольная карта представляет собой специальный бланк, на котором проводится центральная линия и две линии выше и ниже средней, называемые верхней и нижней контрольными границами. На карту точками наносятся данные измерений или контроля параметров и условий производства. Исследуя изменение данных с течение времени, следят, чтобы точки графика не вышли за контрольные границы. Если обнаруживается выброс одной или нескольких точек за контрольные границы это воспринимается как информация об отклонении параметров или условий процесса от установленной нормы. Для выявления причины отклонения исследуют влияние качества исходного материала или деталей, методов, операций, условий проведения технологических операций, оборудования.
1.7. Метод расслоения (стратификации), в соответствии с которым, данные группируются в зависимости от условий их получения. Обработка каждой группы данных проводится отдельно. Расслоение помогает выяснить причины появления дефектов, если обнаруживается разница в данных между «слоями».
|
|
2. Методы анализа статистических совокупностей:
2.1. сравнения средних;
2.2. сравнения дисперсий;
2.3. регрессивный вид анализа;
2.4. дисперсионный вид анализа;
3. Экономико-математические методы:
3.1. математическое программирование;
3.2. планирование эксперимента;
3.3. имитационное моделирование;
3.4. метод оценки риска и последствий отказов (FMEA);
3.5. теория массового обслуживания;
3.6. теория расписаний;
3.7. функционально-стоимостный анализ;
3.8. методы Тагути;
3.9. структурирование функции качества (СФК) или «Голос клиента».
«Семь инструментов контроля качества» (методы административного управления) позволяют простыми методами решить до 95 % проблем, возникающих при контроле качества в самых разных областях. Оставшиеся 5 % проблем требуют дополнительных методов решения.
«Семь новых инструментов контроля качества» относятся к методам обработки главным образом словесных (описательных) данных. Применение этих инструментов особенно эффективно, когда их используют как методы наиболее полной реализации планов на основе системного подхода в условиях сотрудничества всего коллектива предприятия.Эти «семь новых инструментов» должны дополнять другие широко применяемые статистические методы контроля качества. Важно именно совместное применение уже известных методов контроля качества и «семи новых инструментов контроля качества».
К «семи новым инструментам контроля качества» относятся:
· диаграммы сродства;
· диаграммы зависимостей;
· системная (древовидная) диаграмма («Древо решений»);
· матричная диаграмма;
· стрелочная диаграмма;
· диаграмма планирования оценки процесса (PDPC, поточная диаграмма процесса);
· анализ матричных данных;
· метод «Мозгового штурма».
Диаграмма сродства служит для определения нарушений установленного процесса по состоянию нарушений и для указания возможных мер, требуемых для их устранения. Диаграмма сродства представляет собой перечень основных нарушений, скомплектованных по принципу сродства различных данных.
Диаграмма зависимостей составляется для того, чтобы проблемам, требующим решения, зафиксированным в диаграмме сродства, поставить в соответствие основные причины, вызвавшие их появление. Классификация этих причин по важности осуществляется с учетом используемой технологии, а также числовых данных, характеризующих причины.
Системная (древовидная) диаграмма используется в качестве метода системного определения оптимальных средств решения возникших проблем и строится в виде многоступенчатой древовидной структуры, элементами которой являются различные средства и способы решения.
Матричная диаграмма выражает соответствие определенных факторов и явлений различным причинам их появления и средствам устранения их последствий, а также степень зависимостей этих факторов, причин их возникновения и мер по их устранению.
Стрелочная диаграмма используется при составлении оптимальных планов тех или иных мероприятий после того, как определены проблемы, требующие решения, определены необходимые меры, сроки и этапы их осуществления, т.е. после составления первых четырех диаграмм
Диаграмма планированияоценки процесса применяется для оценки правильности осуществления, а также необходимости корректирования тех или иных мероприятий в ходе их выполнения в соответствии со стрелочной диаграммой в случае решения сложных проблем в области научных разработок, в области производства при регулярном появлении брака, при получении крупных заказов со стороны и т.д.
Анализ матричных данных – это обработка большого количества числовых данных, полученных при осуществлении каждого этапа матричной диаграммы. Этот анализ проводится с помощью графиков отдельно для каждой группы данных.
Таблица 11 – Применение статистических методов в разработке корректирующих и предупреждающих действий
| Этапы жизненного цикла продукции | Проблема | Статистические методы |
| 1Маркетинг: поиск и изучение рынка | 1.1 Изучение и оценка рыночного спроса и перспектива его изменений | Методы анализа статистических совокупностей; экономико-математические (динамическое программирование, имитационное моделирование). |
| 1.2 Анализ пожеланий потребителей в отношении качества и цены продукции | Экономико-математические методы (СФК). | |
| 1.3 Прогнозирование цены, объема выпуска, потенци-альной доли рынка, ожида-емой продолжительности жизни продукции на рынке | Экономико-математические методы (теория массового обслуживания, теория игр, линейное и нелинейное программирование). | |
| 2 Проектирова- ние и разработка технических требований; разработка продукции | 2.1 Нормирование требований к качеству продукции. 2.2 Определение технических требований в области надежности. | Графические методы (схема Исикавы, диаграмма Парето, гистограмма и др.); методы анализа статистических совокупностей; экономико-математические методы (методы Тагути, СФК, планируемого эксперимента, метод оценки риска и последствий отказов (FMEA)). |
| 2.3 Оптимизация значений показателя качества продукции. 2.4 Оценка технического уровня продукции | ||
| 2.5 Испытания опытных образцов или опытных партий новой (модернизированной) продукции | Графо-аналитические методы (гистограмма, расслоенная гистограмма), методы анализа статистических совокупностей (методы проверки статистических гипотез, сравнение средних, сравнение дисперсий); экономико-математические методы (планирование эксперимента) | |
| 2.6 Обеспечение безопасности продукции | Экономико-математические методы (имитационное моделирование; метод деревьев вероятностей) | |
| 3 Материально-техническое снабжение | 3.1 Формирование планов обеспечения предприятий материально-техническими ресурсами требуемого качества | Экономико-математические методы (теория массового обслуживания, линейное программирование) |
| 3.2 Оценка возможностей поставщиков и системы обеспечения качества предприятий-поставщиков | Экономико-математические методы (системный анализ, динамическое программирование, теория массового обслуживания) | |
| 3.3 Своевременное обеспечение поставок материально-технических ресурсов | Экономико-математические методы (систематический анализ, динамическое программирование, теория массового обслуживания) | |
| 3.4 Снижение затрат на материально-техническое обеспечение качества продукции | Экономико-математические методы (методы Тагути, функционально-стоимостной анализ | |
| 4 Разработка и подготовка производственных процессов | 4.1 Разработка технологических процессов | Экономико-математические методы (методы Тагути); графо-аналитические методы (графики разброса и др); методы анализа статистических совокупностей (дисперсионный, регрессивный, корреляционный виды анализа) |
| 4.2 Отладка точности и стабильности техноло-гических процессов | Методы статистического оценивания точности и стабильности технологических процессов (гистограммы, точностные диаграммы, контрольные карты) | |
| 5 Производство | 5.1 Обеспечение стабильности качества продукции при производстве 5.2 Поддержание в надлежащем состоянии инструмента и оснастки | Методы статистического регулирования технологических процессов (точностные диаграммы, контрольные карты); метод оценки риска и последствий отказов (FMEA). |
| 6 Контроль, проведение испытаний и обследований | 6.1 Соблюдение метро-логических правил и требований при подготовке, выполнении и обработке результатов испытаний. Анализ качества продукции. | Графо-аналитические методы (гистограмма, график разброса); методы анализа статистических совокупностей (методы проверки статистических гипотез, сравнение средних. сравнение дисперсий) |
| 6.2 Выявление и устранение готовой продукции, качество которой не соответствует установленным требованиям | Методы статистического приемочного контроля | |
| 6.3 Определение проблем в области качества | Графо-аналитические методы (схема Исикава, диаграмма Парето, расслоение диаграммы Парето); экономико-математические методы (функционально-стоимостной анализ СФК) | |
| 6.4 Разработка и документирование процедур, корректирующих воздействие по функциям системы качества | Экономико-математические методы (методы Тагути, СФК, теория игр, динамическое програмирование) | |
| 7 Упаковка и хранение | 7.1 Анализ соблюдения требований к упаковке и хранению продукции на предприятии | Методы статистического приемочного контроля; экономико-математические методы (теория массового обслуживания) |
| 8 Реализация и распределение продукции | 8.1 Организация эффективной рекламы продукции 8.2 Обеспечение качества транспортировки продукции | Экономико-математические методы (теория игр, метод Монте-Карло) Экономико-математические методы (линейное программирование, теория массового обслуживания) |
| 9 Монтаж и эксплуатация | 9.1 Периодический анализ качества продукции в процессе производства. 9.2 Анализ затрат потребителей при использовании продукции | Графические методы (график временного ряда и др.); методы анализа статистических совокупностей (факторный анализ и др.). Экономико-математические методы (метод Тагути, функционально-стоимостный анализ, СФК) |
| 10 Техническая помощь в обслуживании | 10.1 Организация гарантийного ремонта продукции. 10.2 Организация своевременной поставки запасных частей | Экономико-математические методы (теория массового обслуживания, линейное программирование и др.) |
| 11 Послепродажная деятельность | Анализ отказов и других несоответствий продукции. Организация своевременной поставки запасных частей | Графические методы (график временного ряда и др.); методы анализа статистических совокупностей (факторный анализ и др.) |
| 12 Утилизация послеиспользования | Изучение возможности использования продукции несоответствующего качества или по истечении срока службы | Экономико-математические методы (график временного ряда и др.); методы анализа статистических совокупностей (факторный анализ и др.). Экономико-математические методы (функционально-стоимостный анализ, СФК и др.). |
В соответствии с положением стандартов ИСО серии 9000 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества и являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа.
Они ориентированы на разработку сквозного механизма на всех этапах жизненного цикла продукции, начиная с исследования требований рынка к качеству продукции и кончая ее утилизацией после использования. Внедрение статистических методов должно быть направлено на создание гарантий непрерывности процесса обеспечения качества в соответствии с требованиями потребителя.
Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.
При осуществлении контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка. Для этого необходимо:
1. Определить состав производственных проблем, подлежащих решению с помощью статистических методов.
2. Определить цель сбора информации:
· контроль и регулирование производственного процесса;
· анализ отклонений от установленных требований;
· контроль продукции.
3. Выявить характер сравнений, которые нужно произвести, и типа данных, которые нужно собрать:
· необходимо определить назначение собираемых данных;
· определить количество и размер выборок используемых данных;
· проводить разделение данных на несколько подгрупп по определенному признаку (стратификация).При выявлении зависимости между значениями двух показателей, данные следует собирать парами;
· упорядочить данные для облегчения их последующей обработки. Для этого нужно четко зарегистрировать источник данных;
· провести регистрацию данных должна происходить таким образом, чтобы их легко было использовать.В случае необходимости постоянного сбора данных нужно заранее разработать стандартные формы регистрации данных.
Систематизация, обработка и исследование такого большого числа данных с помощью различных методов с целью выявления определенных закономерностей, которым они подчиняются, называется статистической обработкой; данные при этом называются статистическими данными, а применяемые методы – статистическими методами. Обычно для обработки и анализа данных используют не один, а несколько статистических методов. Это иногда позволяет получить ценную информацию, которая при анализе разброса данных только одним методом может ускользнуть.
Решение проблемы осуществляется в ходе следующих семи этапов:
1. Поиск проблемы: выявление конкретной проблемы;
2. Наблюдения: внимание в суть проблемы;
3. Анализ: отыскание главных причин;
4. Проведение мероприятий: осуществление действий по устранению причин;
5. Проверка: подтверждение эффективности действий;
6. Стандартизация: постоянное устранение причин;
7. Окончание работы: оценка действий и планирование дальнейшей работы.
5.1 Семь основных инструментов контроля качества
Контрольный листок – это бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые параметры, с тем, чтобы можно было легко и точно записать данные измерений.Контрольный листок служит средством сбора и упорядочения первичных данных. Он используется для получения ответа на вопрос: как часто встречается изучаемое событие?
Форма листка разрабатывается в соответствии с конкретной ситуацией. Пример контрольного листка приведен в таблице 12.. В контрольный листок заносят необходимые и достаточные данные, определяющие процесс или операцию. В любом случае в нем указываются:
- объект изучения (например: линейный размер изделия или детали,показатель качества продукции);
- таблица регистрации данных о контролируемом параметре (например: значения линейного размера изделия или детали, значение показателя качества продукции);
- место контроля (например: цех, участок);
- должность и фамилия работника, регистрирующего данные;
- дата;
- продолжительность наблюдения и наименования контрольного прибора (если он применяется в ходе наблюдения).
Таблица 12 – Пример формы контрольного листка
| Наименование документа | Контрольный листок по видам брака зерна | |
| Предприятие Цех Участок | Операция Контролер | Количество зерна |
| Вид брака | Группы данных контроля | ИТОГО |
| Зеленоватый оттенок зерна | ///// ///// … ///// | |
| Неприятный вкус и запах зерна | ///// /////… ///// /// | |
| Потемневшее зерно | ///// ///// /////… ///// / | |
| Медовый запах | ///// ///// ///// ///// … ///// | |
| Засоренность зерна | ///// ///// /////… ///// / | |
| Убыль массу | ///// ///// ///// ///// … ///// / | |
| Ухудшение качества клейковины | ///// ///// ///// ///// ///// … ///// // | |
| ИТОГО |
Число контролируемых параметров на данном контрольном листке по возможности должно быть наименьшим. Допускается заносить данные на контрольный листок при помощи пометок или простых символов (цифры, условные значки: черточка, галочка и т.д.), что позволяет автоматически упорядочить данные без их последующего переписывания от руки.
Форма листка должна быть простой для заполнения и анализа. Бланки контрольных листков должны быть напечатаны на бумаге, исключающей расплывание чернил, и иметь удобный для хранения и использования формат.
Заполнение контрольных листков является вспомогательным методом для использования контрольных карт, гистограмм, диаграмм Парето.
Диаграмма Парето – это разновидность столбчатой диаграммы, применяемой для наглядного отображения рассматриваемых факторов в порядке уменьшения их значимости.
Диаграмма Парето является наглядным изображением информации, чтобы из многочисленных факторов, оказывающих влияние, выбрать те факторы, которые например с точки зрения затрат имеют наибольшее значение. Очень часто незначительные причины обуславливают наибольшее влияние. Таким образом, выяснив причины появления немногочисленных существенно важных дефектов, можно устранить почти все потери, сосредоточив усилия на ликвидации именно этих причин и отложив пока рассмотрение причин, приводящих к остальным многочисленным несущественным дефектам.
Поиск решения проблем начинают с их разделения по отдельным факторам (проблемы, относящиеся к финансовым; проблемы, относящиеся к браку; проблемы, относящиеся к работе оборудования или исполнителей и т.д.), сбора и анализа данных отдельно по группам проблем. Чтобы выяснить, какие из этих факторов являются основными, строят диаграмму Парето и приводят анализ диаграммы.
Для построения диаграммы Парето устанавливается метод и период сбора данных, которые могут иметь отношение к браку.
Например, нам необходимо исследовать дефектные изделия в течение одного месяца. В данном контролируемом изделии встречается какое-то количество различных дефектов. Таким образом, наиболее целесообразным будет классификация данных по типам дефектов. Нечасто встречающиеся типы дефектов, следует объединить под общим заголовком “прочие”. Разрабатывается контрольный листок для регистрации данных с перечнем видов собираемой информации. В нем предусматривается место для графической регистрации данных (табл.13).
Таблица 13 – Контрольный листок
| Типы дефектов | Группы данных | Итого |
| Трещины Царапины Пятна Деформация Разрыв Раковины Прочие | ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// // ///// / ///// ///// ///// ///// ///// ///// …. ///// //// //// ///// ///// ///// ///// ///// ///// //// | |
| Итого |
Исходные данные для построения диаграммы представляют в виде таблицы 14. В первой графе которой указывают анализируемые факторы, во второй – абсолютные данные, характеризующие число случаев обнаружения анализируемых факторов в рассматриваемый период, в третьей суммарное число факторов по видам, в четвертой – их процентное соотношение и в пятой – подсчитывают кумулятивную сумму начиная с видов брака, которым соответствуют максимальные суммы потерь; их общую сумму принимают за 100 %. Располагают виды брака в порядке убывания суммы потерь так, чтобы в конце стояли виды, которым соответствуют наименьшие суммы потерь, и виды, входящие в раздел «прочие». Группу «прочие» необходимо располагать в последней строке вне зависимости от того, насколько большим получилось число.
Таблица 14 – Исходные данные для построения диаграммы Парето
Построение диаграммы Парето: на оси абсцисс откладывают данные графы 1 (таблица 14) («прочие факторы» всегда располагают на оси абсцисс последними), а на оси ординат данные графы 2. Строят столбчатый график, где каждому типу дефекта соответствует прямоугольник (столбик), вертикальная сторона которого соответствует значению числа дефектов этого вида брака. На правой стороне графика по оси ординат откладывают значения кумулятивного процента и вычерчивают кривую кумулятивной суммы (кумулятивного процента). Данная кривая носит название кривой Лоренца, а полученный график называется диаграммой Парето.
Для диаграммы Парето, представленной на рисунке 11 необходимо указать ее название, период получения данных, число данных, процент брака, стоимость, итоговую сумму потерь и т.д. Перечисленные данные фиксируются в виде таблицы 15.
Определяющим достоинством диаграммы Парето является то, что она дает возможность разгруппировать факторы на значительные, т.е. встречающиеся наиболее часто, и на незначительные, т.е. встречающиеся относительно редко.
Наиболее распространенным методом анализа для контроля важнейших факторов при использовании диаграммы Парето является так называемый АВС – анализ. Суть анализа сводится к тому, что из всех типов дефектов выделяют группы дефектов по суммарному проценту брака. Так, если кумулятивная сумма брака составляет от 70 % до 75 % - это группа А. Выделяют группу дефектов от 5 до 10 % - это группа С. Тогда все остальные промежуточные типы дефектов следует отнести к группе В. Классификация всех дефектов на группы А, В и С позволит выделить наиболее значимые дефекты, для которых нужно устанавливать меры по предупреждению. По соотношению отрезков кумулятивной кривой, относящихся к группам А, В, С производится оценка фактического положения дел. Так, анализ диаграммы, представленной на рисунке 15 показывает, что такие виды брака, как деформация и царапины, составляющие около 30% общего числа видов брака, составляют 73% суммы потерь. Следовательно, с устранения именно этих несоответствий следует начинать работу по обес 
печению качества.
Рисунок 11 – Диаграмма Парето по типам дефектов деталей: 1- деформация, 2 - царапины, 3- раковины, 4 – трещины, 5- пятна, 6 - разрыв, 7 - прочие.
Таблица 14 – Таблица для фиксации данных для диаграммы Парето
| Наименование изделия | |
| Способ изготовления | |
| Термическая обработка | |
| Производственная операция | |
| Тип контроля | |
| Период сбора данных | |
| Число данных | |
| Брак, % | |
| Ф.И.О., должность контролера | |
| Участок изготовления | |
| Номер детали | |
| Объем партии | |
| Стоимость детали | |
| Затраты на доработку | |
| Итоговая сумма потерь |
Для выявления наиболее склонных деталей к определенным типам дефектов (группа А) необходимо аналогично построить диаграмму Парето для различных деталей. Проводить контроль всех деталей одинаково, без всякого различия, очевидно, не эффективно. Если же детали разделить на группы, допустим по их стоимости, то на долю группы наиболее дорогих деталей, составляющей 20-30 % от общего числа, хранящихся на складе деталей, придется 70-80% от общей стоимости деталей, а на долю самых дешевых деталей, составляющих 40-50 % от всего количества деталей, придется всего 5-10 % от общей стоимости. Обозначив первую группу группой А, а вторую группой С, определяется промежуточная группа, стоимость которой составляет 20-30 % от общей стоимости (группа В). Тогда становится ясно, что контроль деталей на складе будет эффективным в том случае, если контроль деталей группы А будет самым жестким, а контроль деталей группы С – упрощенным.
Затраты на доработку определяются следующим образом: для каждой детали необходимое время на доработку умножается на затраты на эту доработку.
Диаграмму Парето целесообразно применять вместе с причинно-следственной диаграммой. После корректирующих мероприятий диаграмму Парето можно вновь построить для изменившихся в результате коррекции условий и проверить эффективность проведения улучшений.
Необходимо различать два вида диаграмм Парето:
1) диаграммы Парето по результатам деятельности, предназначенные для выявления главной проблемы и отражающие следующие нежелательные результаты деятельности:
a) качество: дефекты, поломки, ошибки, отказы, рекламации, ремонты, возвраты продукции;
b) себестоимость: объем потерь, затраты;
c) сроки поставок: нехватка запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок;
d) безопасность: несчастные случаи, трагические ошибки, аварии;
2) диаграммы Парето по причинам, отражающие причины проблем, возникающих в ходе производства, и используется для выявления главной из них:
a) рабочий: смена, бригада, возраст, опыт работы, квалификация, индивидуальные характеристики;
b) оборудование: станки, агрегаты, инструменты, оснастка, организация использования, модели, штампы.
c) сырье: изготовитель, вид сырья, завод-поставщик, партия;
d) метод работы: условия производства, заказы-наряды, приемы работы, последовательность операций.
После выявления проблемы путем составления диаграммы Парето по результатам, важно определить причины возникновения проблемы, чтобы решить ее. Поэтому если необходимо достичь значительных улучшений, важно составить диаграмму Парето по причинам.
Диаграмма Парето оказывается наиболее эффективной, если число факторов, размещаемых по оси абсцисс, составляет от 7 до 10.
Допускается представление данных на диаграмме Парето в денежном выражении, лучше всего это показать на вертикальных осях. В случае, когда на основной ординате откладывают данные процентного соотношения, для вычерчивания кривой кумулятивной суммы нет необходимости откладывать значения кумулятивного процента на правой стороне графика по оси ординат.
При обработке данных необходимо проводить их расслоение по отдельным факторам, которые должны быть хорошо известны. Это – время отбора данных, тип изделия, партия сырья (материалов, комплектующих), процесс, руководитель, клиент, станок, оператор и т.д.
В том случае, когда все столбики на диаграмме Парето оказываются одной высоты, т.е. разницы во вкладе отдельных факторов в появлении брака нет, анализ диаграммы, а, следовательно, и улучшение положения, оказывается достаточно простым. Однако равномерность распределения вклада факторов в появлении брака может быть обусловлена и неправильным подходом к расслоению, поэтому в таких случаях при расслоении следует проверить данные или собрать новые.
Если группа «прочие» составляет большой процент, значит, объекты наблюдения расклассифицированы неправильно и слишком много объектов попало в одну группу. В этом случае необходимо использовать другой способ классификации.
Для точного выявления сути проблемы необходимо построить несколько диаграмм Парето. Это обеспечит наблюдение явления с разных точек зрения и позволит опробовать различные пути классификации данных, пока не выявятся немногочисленные существенно важные факторы, что и служит целью анализа Парето.
Для наглядной демонстрации тех или иных мероприятий в области качества, достаточно построить и сравнить две диаграммы Парето – до и после реализации каких-то мероприятий.
Если нежелательный фактор можно устранить с помощью простого решения, это нужно сделать незамедлительно, независимо от того, каким бы незначительным он ни был. Поскольку диаграмма Парето расценивается как эффективное средство решения проблем, значит, следует рассматривать только немногочисленные существенно важные причины. Однако если относительно неважная причина устраняется простым путем, то это послужит примером эффективного решения проблемы.
Диаграмма Парето используется и в противоположном случае, когда положительный опыт отдельных цехов и подразделений хотят внедрить на всем предприятии. С помощью диаграммы Парето выявляют основные причины успехов и широко пропагандируют эффективные методы работы.
Причинно-следственная диаграмма (Диаграмма Исикава). Служит для графического изображения взаимосвязи показателя качества продукции со всеми возможными причинами.
Причинно-следственная диаграмма или диаграмма Исикавы является графическим изображением, которое в сжатой форме и логической последовательности распределяет причины.
Основная цель диаграммы – выявить влияние причин на всех уровнях технологического процесса. Главным достоинством ее, является то, что она дает наглядное представление не только о тех факторах, которые влияют на изучаемый объект, но и о причинно-следственных связях этих факторов (что особенно важно).
Эту диаграмму из-за ее формы часто называют «рыбьей костью» или «рыбьим скелетом». Схема представляет собой графическое упорядочение факторов, влияющих на объект анализа.
При вычерчивании схемы Исикавы следует выбрать один показатель качества или одно из следствий, которые необходимо проконтролировать, и поместить его справа в конце горизонтальной линии. Основные группы причин распределяются тогда как рыбий скелет, отдельные причины стрелками указывают на основную причину (подводят большие первичные стрелки, обозначающие главные факторы, влияющие на объект анализа).
Далее к каждой первичной стрелке необходимо подвести стрелки второго порядка, к которым, в свою очередь подводят стрелки третьего порядка и т. д. до тех пор, пока на диаграмму не будут нанесены все стрелки, обозначающие факторы, оказывающие заметное влияние на объект анализа в конкретной ситуации. Каждая из стрелок, нанесенная на схему, должна представлять собой в зависимости от ее положения либо причину, либо следствие: предыдущая стрелка по отношению к последующей всегда выступает как причина, а последующая как следствие. В каждую границу факторов включаются конкретные причины, которые можно проконтролировать и принять мероприятия по их устранению. Принцип построения схемы Исикавы показан на рисунке 12.
При рассмотрении схемы на уровне первичных стрелок факторов во многих реальных ситуациях можно воспользоваться предложенным самим Исикавой правилом «шести М» (правило расширено). Оно состоит в том, что в общем случае существуют следующие шесть возможных причин тех или иных результатов: материал (material), оборудование (machine), измерение (measurement), метод (method), люди (man), менеджмент (management). Все эти слова по-английски начинаются с буквы «М», откуда и пошло название данного правила. Разумеется, могут быть и другие факторы, более точно характеризующие объект анализа. Главное - необходимо обеспечить правильную соподчиненность и взаимозависимость факторов, а также четкое оформление схемы, чтобы она хорошо смотрелась и легко читалась. Поэтому, независимо от наклона каждого фактора, его наименование всегда рас 
полагают в горизонтальном положении, параллельно центральной оси.
Рисунок 12 – Принцип построения диаграммы Исикавы